維氏氣單胞菌作為一種人-魚共患致病菌,嚴(yán)重危害水產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及人類的健康。SmpB（Small Protein B）蛋白是反式翻譯系統(tǒng)的重要組成部分,能在維氏氣單胞菌翻譯過程中起到翻譯監(jiān)控及拯救滯留核糖體的作用,對維氏氣單胞菌的生存及毒力因子的調(diào)控極為重要。尋找調(diào)控smpB啟動(dòng)子的轉(zhuǎn)錄因子,將利于深入研究SmpB蛋白與反式翻譯系統(tǒng),闡明維氏氣單胞菌的致病機(jī)理,為維氏氣單胞菌的減毒疫苗開發(fā)提供理論基礎(chǔ)。本文通過生物信息學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建預(yù)測調(diào)控smpB啟動(dòng)子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,成功預(yù)測出可能與smpB啟動(dòng)子結(jié)合的轉(zhuǎn)錄因子。通過細(xì)菌單雜交、細(xì)菌基因敲除、實(shí)時(shí)定量PCR（Real-time Quantitative PCR）、綠色熒光蛋白報(bào)告基因檢測等實(shí)驗(yàn),證明轉(zhuǎn)錄因子ArgR能直接結(jié)合smpB啟動(dòng)子區(qū)域,行使負(fù)調(diào)控smpB啟動(dòng)子的功能,其中轉(zhuǎn)錄因子ArgR的N端在與smpB啟動(dòng)子的結(jié)合中起到了主要作用,具體結(jié)果如下:（1）使用Python語言編寫爬蟲程序,搜集到已發(fā)表論文中的6242條細(xì)菌轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合序列的信息。（2）利用爬蟲程序搜集到的數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建出可用于預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子與細(xì)... 

【文章來源】：海南大學(xué)海南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１維氏氣單胞菌感染魚類??Ｆｉｇ．ｌ?Ａｅｒｏｍｏｎａｓ?ｖｅｒｏｎｉｉ?ｃａｎ?ｉｎｆｅｃｔ?ｆｉｓｈ??

３．?１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合啟動(dòng)子模型的構(gòu)建及驗(yàn)證??３．?１．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)主要包括卷積層，池化層以及全連接層（圖２），卷積層使??用到的卷積大小為２，池化層采取了最大池化，全連接層包含了?２５６個(gè)節(jié)點(diǎn)，訓(xùn)練樣本??中每一條序列都與一個(gè)特定的標(biāo)簽相對應(yīng)，同一個(gè)標(biāo)簽可能對應(yīng)了多條不同的序列，??在卷積的過程中，這個(gè)采樣的行為不斷被重復(fù)，采集出相對應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)。池化層應(yīng)??用了成熟的最大池化，經(jīng)過池化后的數(shù)據(jù)進(jìn)入全連接層，為了防止過擬合的情況出現(xiàn)，??我們使用了?Ｄｒｏｐｏｕｔ的技術(shù)，隨機(jī)失活百分之五十的神經(jīng)元并在下一次的訓(xùn)練中重新??隨機(jī)選擇失活的神經(jīng)元。??２Ｄ?Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ?Ｍａｔｒｉｘ??＇?＇Ｎ?廣。ｌｕｏｌｏｔ｜０Ｑ＾｜?Ｍａｘ?Ｐｏｏｌｉｎｇ?Ｍａｘ?Ｐｏｏｌｉｎｇ??Ｕｂｃｉｉ?Ｓｅａｌ?—？ｍＩ）ｉＳ！〇ｉ〇ｋ＇?Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?．?．?Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ??，，??〇〇〇?ｉｏｉ?ｕ〇?ｉ?ｄ、＇?－一??０?１?００?Ｉ?００００?Ｉ?＼?＾?、、邊‘

?海南大學(xué)碩士學(xué)位論文???３．１．２卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可以基于序列完成（杜明倫等，２０１８），并己經(jīng)取得了良好的??效果。我們使用６２４２條轉(zhuǎn)錄因子與ＤＮＡ結(jié)合的序列，其中的７４２條序列用于測試??（表?１２）。??表１２訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測試數(shù)據(jù)集??Ｔａｂｌｅ．?１２?Ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｄａｔａｓｅｔ?ａｎｄ?Ｔｅｓｔ?ｄａｔａｓｅｔ??序列類型?訓(xùn)練序列數(shù)?測試序列數(shù)??轉(zhuǎn)錄因子與其結(jié)合序列?５５００?７４２??隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，錯(cuò)誤率和損失函數(shù)的值不斷卜＾降，在前期經(jīng)歷了大幅度的下降??速度后在接近５０次訓(xùn)練時(shí)基本保持了穩(wěn)定，最后錯(cuò)誤率下降到了?１０％?（正確率上升??到了?９０％）并且保持了穩(wěn)定，損失函數(shù)降低至〇．〇２，證明模型己經(jīng)穩(wěn)定（圖３）。在??訓(xùn)練了接近５００次后，我們觀察到曲線己經(jīng)非常穩(wěn)定的不在變化（圖３），停止訓(xùn)練??并保存模型。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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